Luận văn Thạc sĩ Kĩ thuật: Ứng dụng mạng nơron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:76

Thêm vào BST

Báo xấu

37
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là nghiên cứu và chế tạo mô hình hệ thống nâng từ một trục theo phương thẳng đứng trong phòng thí nghiệm. Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron để nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ một trục theo phương thẳng đứng. Mời các bạn tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Kĩ thuật: Ứng dụng mạng nơron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP PHẠM THANH THẢO Tên luận văn: ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG NÂNG TỪ LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Thái Nguyên – 2015 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học kĩ thuật Công nghiệp, Đại học Thái Nguyên Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Hoài Nam Phản biện 1: PGS.TS. Nguyễn Nhƣ Hiển Phản biện 2: PGS.TS. Bùi Trung Thành Luận văn được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn họp tại: Trường Đại học Kỹ thuật Công Nghiệp, Đại học Thái Nguyên Vào hồi 10 giờ 30 ngày 20 tháng 06 năm 2015 Có thể tìm hiểu luận văn tại Trung tâm học liệu Đại học Thái Nguyên và Thư viện: Trường Đại học kỹ thuật Công nghiệp Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
LỜI CAM ĐOAN Tên tôi là: Phạm Thanh Thảo Sinh ngày : 18 tháng 06 năm 1989 Học viên lớp cao học khoá 15 CHTĐH - Trường đại học Kỹ thuật Công nghiệp Thái Nguyên. Hiện đang công tác tại : Trung tâm dạy nghề huyện Đồng Hỷ - Thái Nguyên Xin cam đoan luận văn “Ứng dụng mạng nơ ron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ” do thầy giáo TS. Nguyễn Hoài Nam hướng dẫn là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Tất cả các tài liệu tham khảo đều có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng. Tôi xin cam đoan tất cả những nội dung trong luận văn đúng như nội dung trong đề cương và yêu cầu của thầy giáo hướng dẫn. Nếu có vấn đề gì trong nội dung của luận văn, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm với lời cam đoan của mình. Thái Nguyên, ngày tháng năm 2015 Học viên Phạm Thanh Thảo Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
LỜI CẢM ƠN Sau thời gian nghiên cứu, làm việc khẩn trương và được sự hướng dẫn tận tình giúp đỡ của thầy giáo TS. Nguyễn Hoài Nam, luận văn với đề tài “Ứng dụng mạng nơ ron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ” đã được hoàn thành. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới: Thầy giáo hướng dẫn TS. Nguyễn Hoài Nam đã tận tình chỉ dẫn, giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn. Các thầy cô giáo Trường Đại học kỹ thuật công nghiệp Thái Nguyên đã quan tâm động viên, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập để hoàn thành luận văn này. Mặc dù đã cố gắng hết sức, song do điều kiện thời gian và kinh nghiệm thực tế của bản thân còn ít, cho nên đề tài không thể tránh khỏi thiếu sót. Vì vậy, tôi mong nhận được sự đóng góp ý kiến của các thầy giáo, cô giáo và các bạn bè đồng nghiệp. Tôi xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, ngày….tháng….năm 2015 Học viên Phạm Thanh Thảo Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................ 1 LỜI CẢM ƠN .................................................................................................. 4 MỤC LỤC ....................................................................................................... 5 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ......................................................................... 7 CHƢƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON .............................. 13 1.1. Nơ-ron sinh học ...................................................................................... 13 1.1.1. Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con người ...................... 13 1.1.2. Mạng nơron sinh học............................................................................. 15 1.2. Mạng nơ ron nhân tạo ........................................................................... 16 1.2.1. Mạng nơ ron nhân tạo ........................................................................... 16 1.2.2. Các tính chất cơ bản của mạng nơ ron nhân tạo ................................... 18 1.2.3. Các thành phần cơ bản của mạng nơ ron nhân tạo ............................... 18 1.2.4. Cấu trúc mạng nơ-ron ........................................................................... 22 1.2.5. Phân loại mạng nơ-ron .......................................................................... 23 1.2.6. Quá trình thiết kế mạng nơ-ron ............................................................. 23 1.3. Ứng dụng mạng nơ-ron nhận dạng và điều khiển .............................. 24 1.3.1. Nhận dạng hệ thống .............................................................................. 24 1.3.2. Điều khiển theo mô hình mẫu ............................................................... 26 1.4. Kết luận ................................................................................................... 27 CHƢƠNG II : TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG NÂNG TỪ ..................... 28 2.1. Giới thiệu về hệ thống nâng từ .............................................................. 28 2.2. Mô hình của hệ thống nâng từ .............................................................. 29 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
2.3. Ứng dụng mạng nơ ron nhận dạng mô hình toán của hệ thống nâng từ ..................................................................................................................... 30 2.3.1. Huấn luyện mạng hở ............................................................................. 31 2.3.2. Huấn luyện mạng kín ............................................................................ 33 2.3.3. Nhận xét ................................................................................................ 35 2.4. Ứng dụng mạng nơ-ron điều khiển hệ thống nâng từ theo mô hình mẫu ................................................................................................................. 35 2.4.1. Huấn luyện mạng hở ............................................................................. 37 2.4.2. Huấn luyện mạng kín ............................................................................ 39 2.4.3. Nhận xét ................................................................................................ 41 2.5. Kết luận ................................................................................................... 42 CHƢƠNG III : THIẾT KẾ, CHẾ TẠO HỆ THỐNG NÂNG TỪ ........... 43 3.1. Thiết kế và chế tạo hệ thống nâng từ trong phòng thí nghiệm .......... 43 3.2. Mô hình thí nghiệm hệ thống nâng từ .................................................. 44 3.2.1. Thiết bị đo góc ...................................................................................... 45 3.2.2. Card điều khiển arduino ........................................................................ 45 3.3. Thiết kế bộ điều khiển PI cho hệ thống nâng từ thực......................... 46 3.3.1. Sơ đồ hệ thống điều khiển sử dụng bộ điều khiển PI ........................... 46 3.3.2. Kết quả điều khiển sử dụng bộ điều khiển PI ....................................... 47 3.4. Kết luận ................................................................................................... 48 CHƢƠNG IV : ỨNG DỤNG MẠNG NƠ-RON NHẬN DẠNG VÀ ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG NÂNG TỪ ................................................................. 50 4.1. Ứng dụng mạng nơ ron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ thực ................................................................................................................. 50 4.1.1. Huấn luyện mạng hở ............................................................................. 51 4.1.2. Huấn luyện mạng kín ............................................................................ 53 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
4.1.3. Nhận xét ................................................................................................ 54 4.2. Ứng dụng mạng nơ-ron điều khiển hệ thống nâng từ thực .............. 54 4.2.1. Huấn luyện mạng hở ............................................................................. 54 4.2.2. Huấn luyện mạng kín ............................................................................ 57 4.2.3. Nhận xét ................................................................................................ 59 4.4. Kết luận ................................................................................................... 60 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................................... 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 62 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Hình 1.1. Mô hình 2 nơron sinh học ............................................................... 14 Hình 1.2. Mô hình nơron đơn giản.................................................................. 15 Hình 1.3. Mạng nơ-ron 3 lớp. ......................................................................... 16 Hình 1.4. Mô hình nơ-ron thứ i. ...................................................................... 17 Hình 1.5. Đồ thị các loại hàm chuyển đổi ....................................................... 18 Hình 1.6. Cấu trúc huấn luyện mạng nơ-ron................................................... 19 Hình 1.7: Sơ đồ cấu trúc các loại mạng nơ-ron .............................................. 21 Hình 1.8. Sơ đồ khối quá trình nhận dạng hệ thống ...................................... 23 Hình 1.9. Sơ đồ khối quá trình điều khiển theo mô hình mẫu ........................ 24 Hình 2.1. Mô hình hệ thống nâng vật bẳng từ trường đơn giản ..................... 27 Hình 2.2: Cấu trúc mạng hở nhận dạng đối tượng .......................................... 30 Hình 2.3. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số. ................................................ 30 Hình 2.4. MSE của mạng hở. .......................................................................... 31 Hình 2.5. Cấu trúc mạng kín nhận dạng đối tượng ......................................... 31 Hình 2.6. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số. ................................................ 32 Hình 2.7. MSE của mạng kín. ......................................................................... 32 Hình 2.8. Sơ đồ hệ thống phát tín hiệu ra mẫu ............................................... 34 Hình 2.9. Cấu trúc mạng bộ điều khiển đối tượng (mạng hở) ........................ 35 Hình 2.10. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số. .............................................. 36 Hình 2.11. MSE của mạng hở. ........................................................................ 37 Hình 2.12. Cấu trúc mạng bộ điều khiển đối tượng (mạng kín). .................... 38 Hình 2.13. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số. .............................................. 38 Hình 2.14. MSE của mạng kín. ....................................................................... 39 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Hình 3.1. Hệ thống thí nghiệm cho hệ thống nâng từ ..................................... 41 Hình 3.2. Sơ đồ khối mô hình thí nghiệm ....................................................... 42 Hình 3.3. Thiết bị đo góc ................................................................................ 43 Hình 3.4. Card Aduino .................................................................................... 43 Hình 3.5. Sơ đồ bộ điều khiển PI điều khiển hệ thống nâng từ thực trong matlab .............................................................................................................. 45 Hình 3.6. Kết quả điều khiển PI ...................................................................... 46 Hình 4.1: Cấu trúc mạng hở nhận dạng đối tượng .......................................... 49 Hình 4.2. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số. ................................................ 50 Hình 4.3. MSE của mạng hở ........................................................................... 50 Hình 4.4. Cấu trúc mạng kín nhận dạng đối tượng ......................................... 51 Hình 4.5. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số ................................................. 51 Hình 4.6. MSE của mạng kín. ......................................................................... 52 Hình 4.7. Cấu trúc mạng bộ điều khiển đối tượng (mạng hở) ........................ 53 Hình 4.8. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số. ................................................ 54 Hình 4.9. MSE của mạng hở. .......................................................................... 55 Hình 4.10. Cấu trúc mạng bộ điều khiển đối tượng (mạng kín) ..................... 56 Hình 4.11. Đầu ra mạng, đầu ra mẫu và sai số. .............................................. 56 Hình 4.12. MSE của mạng kín. ....................................................................... 57 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Trong nhiều năm trở lại đây, với sự phát triển mạnh mẽ về khoa học kỹ thuật đã góp phần thúc đẩy sự phát triển nền công nghiệp hóa, hiện đại hóa trong và ngoài nước. Vì vậy để đem lại chất lượng kỹ thuật và hiệu quả kinh tế cao hơn thì cần phải sử dụng và ứng dụng các hệ thống hiện đại hơn. Trong lĩnh vực công nghiệp, hệ thống nâng từ (Maglev) được sử dụng rộng rãi trong nhiều hệ thống kỹ thuật và đem lại những lợi ích đáng kể. Hệ nâng vật bằng từ trường (Magnetic levitation system) là một hệ phi tuyến được ứng dụng nhiều trong kỹ thuật robot, phi thuyền không gian, các đệm từ triệt tiêu ma sát ở các ổ trục quay thay cho các ổ đỡ cơ khí truyền thống, các phương tiện giao thông chạy trên đệm từ với tốc độ cao, cách ly dao động giữa các bộ phận máy móc với môi trường bên ngoài. Hiện nay, nhiều phương tiện di chuyển đi lại sử dụng hệ thống nâng vật trong từ trường (Maglev) hoạt động dựa theo nguyên lý từ trường đẩy, phương pháp này nhanh hơn và tiện hơn so với các phương tiện có bánh. Hệ thống nâng vật trong từ trường như tàu đệm từ tốc độ cao được sử dụng phổ biến ở nhiều quốc gia như Nhật Bản, Mỹ... đây là một phương tiện chuyên chở được nâng lên, dẫn lái và đẩy tới bởi lực từ hoặc lực điện từ. Phương pháp này có thể nhanh, tiết kiệm chi phí và tiện nghi hơn các loại phương tiện công cộng sử dụng bánh xe, do giảm ma sát và loại bỏ các cấu trúc cơ khí. Các hệ thống nâng từ được phân chia như các hệ thống hút hoặc đẩy dựa trên nguồn gốc của lực từ. Những loại này có độ phi tuyến cao và thường thay đổi vòng mở nên rất khó đưa vào trong các hệ thống điều khiển. Vì vậy nó rất quan trọng đối với việc xây dựng cấu trúc bộ điều khiển hiệu suất cao trong việc điều chỉnh vị trí của vật được nâng. Hệ thống này được một số tác giả nghiên cứu và điều khiển thành công với nhiều phương pháp khác nhau. Tuy nhiên trên thực tế, việc xác định mô hình của đối tượng đặc biệt là các đối tượng phi tuyến cao sẽ gặp nhiều khó khăn và đôi khi không đạt được kết quả như mong muốn. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Lý thuyết về nhận dạng và điều khiển các đối tượng phi tuyến đã được rất nhiều nhà khoa học nghiên cứu tuy nhiên chỉ giới hạn ở các đối tượng phi tuyến thấp. Khi đối tượng có độ phi tuyến cao thì sử dụng mạng nơron nhân tạo để nhận dạng đối tượng sẽ mang lại kết quả hữu hiệu trong quá trình điều khiển một hệ thống kỹ thuật. Mạng nơron nhân tạo là dùng kỹ thuật tái tạo lại một vài chức năng tương tự như bộ não con người. Mạng nơ ron nhân tạo được dùng để giải quyết bài toán nhận dạng mẫu, tối ưu, nhận dạng và điều khiển. Mạng nơron là một bộ xấp xỉ đa năng, có thể dùng làm mô hình toán học thay thế đối tượng với sai lệch cho trước nào đó và đây là cơ sở để có thể ứng dụng mạng nơron để nhận dạng đối tượng. Từ năm 1943, Mc. Culloch Pitts đã đưa ra một số liên kết cơ bản của mạng nơ-ron nhưng chỉ trong những thập kỷ trở lại đây thì mới tìm thấy các ứng dụng của mạng nơ ron và vẫn đang phát triển nhanh chóng ở nhiều lĩnh vực. Với những lý do nêu trên, tác giả đã mạnh dạn tìm hiểu nghiên cứu “Ứng dụng mạng nơron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ” với mong muốn xây dựng mô hình thí nghiệm để phục vụ cho quá trình học tập và nghiên cứu trong các ngành điều khiển – tự động và được ứng dụng rộng rãi trong thực tế. 2. Mục tiêu nghiên cứu - Nghiên cứu và chế tạo mô hình hệ thống nâng từ một trục theo phương thẳng đứng trong phòng thí nghiệm. - Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron để nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ một trục theo phương thẳng đứng. Để thực hiện được mục tiêu như thế thì cần phải tiến hành những nội dung sau: - Nghiên cứu về mạng nơ ron. - Tìm hiểu về hệ thống nâng vật trong từ trường. - Ứng dụng mạng nơron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
- Tìm hiểu và sử dụng thành thạo các phần mềm mô phỏng như Matlab Simulink trong quá trình huấn luyện mạng. - Xây dựng được mô hình thực cho hệ thống nâng từ. - Xây dựng được lưu đồ thuật toán và cấu trúc điều khiển của hệ thống điều khiển. 3. Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của đề tài Với tốc độ phát triển nhanh của ngành điện tử và tự động hóa. Việc sử dụng hệ thống nâng từ ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều hệ thống kỹ thuật. Nhằm cải thiện khả năng điều khiển để nâng cao chất lượng, tăng năng suất, tiết kiệm thời gian và tiết kiệm điện năng. Hệ thống nâng từ được ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực như sau : - Kỹ thuật robot. - Phi thuyền không gian. - Các đệm từ triệt tiêu ma sát ở các ổ trục quay thay cho các ổ đỡ cơ khí truyền thống, các phương tiện giao thông chạy trên đệm từ với tốc độ cao, cách ly dao động giữa các bộ phận máy móc với môi trường bên ngoài. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết: Phân tích đánh giá và hệ thống hóa các công trình nghiên cứu được công bố thuộc lĩnh vực liên quan: bài báo, tạp chí, sách chuyên ngành; nghiên cứu ứng dụng của mạng nơron để nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ. - Nghiên cứu thực tiễn: + Tìm hiểu ứng dụng của mạng nơron trong quá trình điều khiển hệ thống nâng từ + Tìm hiểu về hệ thống nâng từ trong thực tế + Mô phỏng quá trình làm việc của hệ thống trên phần mềm Matlab. 5. Nội dung luận văn Chương I: Cơ sở lý thuyết mạng nơ ron Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Chương II: Tổng quan về hệ thống nâng từ Chương III: Thiết kế, chế tạo hệ thống nâng từ Chương IV: Ứng dụng mạng nơ ron nhận dạng và điều khiển hệ thống nâng từ CHƢƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT MẠNG NƠRON 1.1. Nơ-ron sinh học 1.1.1. Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con ngƣời Bộ não người có chức năng hết sức quan trọng trong đời sống của con người. Nó gần như kiểm soát hầu hết mọi hành vi của con người từ các hoạt Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
động cơ bắp đơn giản đến những hoạt động phức tạp như học tập, nhớ, suy luận, tư duy, sáng tạo,... Bộ não người được hình thành từ sự liên kết của khoảng 10 11 phần tử (tế bào), trong đó có khoảng 1010 phần tử là nơron, số còn lại khoảng 9*1010 phần tử là các tế bào thần kinh đệm và chúng có nhiệm vụ phục vụ cũng như hỗ trợ cho các nơron. Thông thường một bộ não trung bình cân nặng khoảng 1,5 kg và có thể tích là 235 cm3, cho đến nay người ta vẫn chưa thực sự biết rõ cấu tạo chi tiết của bộ não. Tuy vậy về đại thể thì cấu tạo não bộ được phân chia ra thành nhiều vùng khác nhau. Mỗi vùng có thể kiểm soát một hay nhiều hoạt động của con người. Bộ não có cấu trúc nhiều lớp. Lớp bên ngoài thường thấy như là các nếp nhăn, là lớp có cấu tạo phức tạp nhất. Đây là nơi kiểm soát và phát sinh các hành động phức tạp như nghe, nhìn, tư duy,... Hoạt động của bộ não nói riêng và của hệ thần kinh nói chung đã được con người quan tâm nghiên cứu từ lâu nhưng cho đến nay người ta vẫn chưa hiểu rõ thực sự về hoạt động của bộ não và hệ thần kinh. Đặc biệt là trong các hoạt động liên quan đến trí óc như suy nghĩ, nhớ, sáng tạo,... Tuy thế cho đến nay, người ta cũng có những hiểu biết căn bản về hoạt động cấp thấp của não. Mỗi nơron liên kết với khoảng 104 nơron khác, cho nên khi hoạt động thì bộ não hoạt động một cách tổng lực và đạt hiệu quả cao. Nói một cách khác là các phần tử của não hoạt động một cách song song và tương tác hết sức tinh vi phức tạp, hiệu quả hoạt động thường rất cao, nhất là trong các vấn đề phức tạp, về tốc độ xử lý của bộ não người rất nhanh mặc dù tốc độ xử lý của mỗi nơron (có thể xem như phần tử xử lý hay phần tử tính) là rất chậm so với xử lý của các cổng logic silicon trong các chíp vi xử lý (10-3 giây so với 10-10 giây). Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Hoạt động của cả hệ thống thần kinh bao gồm não bộ và các giác quan như sau: Trước hết con người bị kích thích bởi giác quan từ bên ngoài hoặc trong cơ thể. Sự kích thích đó được biến thành các xung điện bởi chính các giác quan tiếp nhận kích thích. Những tín hiệu này được chuyển về trung ương thần kinh là não bộ để xử lý. Trong thực tế não bộ liên tục nhận thông tin xử lý, đánh giá và so sánh với thông tin lưu trữ để đưa ra các quyết định thích đáng. Những mệnh lệnh cần thiết được phát sinh và gửi đến những bộ phận thi hành thích hợp như các cơ tay, chân,... Những bộ phận thi hành biến những xung điện thành dữ liệu xuất của hệ thống. Tóm lại: bộ não người có chức năng hết sức quan trọng đối với đời sống của con người. Cấu tạo của nó rất phức tạp, tinh vi bởi được tạo thành từ mạng nơron có hàng chục tỉ tế bào với mức độ liên kết giữa các nơron là rất cao. Hơn nữa, nó còn được chia thành các vùng và các lớp khác nhau. Bộ não hoạt động dựa trên cơ chế hoạt động song song của các nghìn tạo nên nó. 1.1.2. Mạng nơron sinh học * Cấu tạo Nơron là phần tử cơ bản tạo nên bộ não con người. Sơ đồ cấu tạo của một nơron sinh học được chỉ ra như trong hình 3.1. Một nơron điển hình có 3 phần chính: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Hình 1.1. Mô hình 2 nơron sinh học - Thân nơron (so ma): Nhân của nơron được đặt ở đây. - Các nhánh (dendrite): Đây chính là các mạng dạng cây của các dây thần kinh để nối các soma với nhau. - Sợi trục (Axon): Đây là một nối kết, hình trụ dài và mang các tín hiệu từ đó ra ngoài. Phần cuối của axon được chia thành nhiều nhánh nhỏ (cả của dendrite và axon) kết thúc trong một cơ quan nhỏ hình củ hành được gọi là synapte mà tại đây các nơron đưa các tín hiệu của nó vào các nơron khác. Những điểm tiếp nhận với các synapte trên các nơron khác có thể ở các dendrite hay chính soma. * Hoạt động Các tín hiệu đưa ra bởi một synapte và được nhận bởi các dendrite là các kích thích điện tử. Việc truyền tín hiệu như trên liên quan đến một quá trình hóa học phức tạp mà trong đó các chất truyền đặc trưng được giải phóng từ phía gửi của nơi tiếp nối. Điều này làm tăng hay giảm điện thế bên trong thân của nơron nhận. Nơron nhận tín hiệu sẽ kích hoạt (fire) nếu điện thế vượt khỏi một ngưỡng nào đó và một xung (hoặc điện thế hoạt động) với độ mạnh (cường độ) và thời gian tồn tại cố định được gửi ra ngoài thông qua axon tới phần nhánh của nó rồi tới các chỗ nối synapte với các nơron khác. Sau khi kích hoạt, nơron sẽ chờ trong một khoảng thời gian được gọi là chu kỳ, trước khi nó có thể được kích hoạt lại. Synapses là Hưng phấn (excitatory) nếu chúng cho phép các kích thích truyền qua gây ra tình.trạng kích hoạt (fire) đối với nơron nhận. Ngược lại, chúng là ức chế (inhibitory) nếu các kích thích truyền qua làm ngăn trở trạng thái kích hoạt (fire) của nơron nhận. 1.2. Mạng nơ ron nhân tạo 1.2.1. Mạng nơ ron nhân tạo Mạng nơ ron nhân tạo là việc dùng kỹ thuật tái tạo lại một vài chức năng tương tự như bộ não con người. Mạng nơ ron nhân tạo đã có một lịch sử lâu Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
dài. Năm 1943, Mc. Culloch và Pitts đã đưa ra khả năng liên kết và một số liên kết cơ bản của một nơron thứ i trong mô hình của mạng nơ ron nhân tạo. - Mỗi nơron có một số đầu vào, những kết nối (Synaptic) và một đầu ra (axon) - Một nơron có thể hoạt động (+35 mV) hoặc không hoạt động (-0,75 mV) - Mỗi nơ-ron chỉ có một đầu ra duy nhất được nối với các đầu vào khác nhau của nơ-ron khác. Nơ-ron có kích hoạt được hay không thì chỉ phụ thuộc những đầu vào hiện thời của chính nó. Có nhiều kiểu nơ-ron nhân tạo khác nhau. Hình 1.2 biểu diễn một kiểu nơ-ron đơn giản. Hình 1.2. Mô hình nơron đơn giản. Hình 1.3. Mạng nơ-ron 3 lớp. Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Kết nối một vài nơron ta được mạng nơron. Hình 1.3 là một mạng nơron gồm 3 lớp: lớp vào, lớp ẩn và lớp ra. 1.2.2. Các tính chất cơ bản của mạng nơ ron nhân tạo - Là hệ phi tuyến: Mạng nơ ron có khả năng ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực về nhận dạng và điều khiển các đối tượng phi tuyến. - Là hệ xử lý song song: Mạng nơ ron có cấu trúc song song do đó có tốc độ tính toán rất cao, phù hợp với lĩnh vực nhận dạng và điều khiển. - Là hệ học và thích nghi: Mạng được luyện từ các số liệu quá khứ, có khả năng tự chỉnh khi dữ liệu đầu vào bị mất, có thể điều khiển on-line. 1.2.3. Các thành phần cơ bản của mạng nơ ron nhân tạo Mạng nơ-ron nhân tạo được thể hiện bởi ba yếu tố: phần tử xử lý, cấu trúc và ghép nối của các phần tử xử lý, phương pháp huấn luyện để cập nhập các trọng số wij và bias b. Mạng nơ-ron nhân tạo có thể được kết nối bằng nhiều cách khác nhau vì vậy trong thực tế tồn tại rất nhiều kiểu mạng nơ-ron nhân tạo. Mỗi nơ-ron gồm có nhiều đầu vào và một đầu ra. Trên mỗi đầu vào có gắn một trọng số để liên hệ giữa nơ-ron thứ i với nơ-ron thứ j. Các trọng số này tương tự như các tế bào cảm giác của nơ-ron sinh học. x1 wi1 wij vi yi Σ a(.) xi bi wim Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
xm Hình 1.4. Mô hình nơ-ron thứ i. xj: Tín hiệu đầu vào thứ j. wij: Trọng số để kết nối giữa xj nơ-ron thứ i. bi: Bias. a(.): Hàm truyền. Các đầu vào có trọng số Wj và bộ tổng. Đầu ra của bộ tổng được sử dụng để quyết định một giá trị của đầu ra thông qua hàm chuyển. Có nhiều loại hàm chuyển khác nhau. Một số loại hàm chuyển thường gặp: + Hàm bước nhảy đơn vị: + Hàm dấu: + Hàm dốc: + Hàm tuyến tính: a(t) = net = t + Hàm logsig: +Hàm tansig: a a a Trung tâm Học liệu – ĐHTN a Số hóa bởi http://www.lrc.tnu.edu.vn a + 1 + 11 0 t 11 a a -1
Hình 1.5. Đồ thị các loại hàm truyền Tương tự nơron sinh học của con người, nơron sẽ được kích hoạt nếu tổng giá trị vào vượt quá ngưỡng và không được kích hoạt nếu tổng giá trị vào thấp hơn ngưỡng. Sự làm việc như vậy của nơron gọi là sự kích hoạt nhảy bậc. Các nơron lớp vào trực tiếp nhận tín hiệu ở đầu vào, ở đó mỗi nơron chỉ có một tín hiệu vào. Mỗi nơ-ron ở lớp ẩn được nối với tất cả các nơ-ron lớp vào và lớp ra. Các nơron ở lớp ra có đầu vào được nối với tất cả các nơron ở lớp ẩn, chúng là đầu ra của mạng. Cần chú ý rằng một mạng nơron cũng có thể có nhiều lớp ẩn. Các mạng nơron trong đó mỗi nơron chỉ được liên hệ với tất cả các nơron ở lớp kế tiếp và tất cả các mối liên kết chỉ được xây dựng từ trái sang phải được gọi là mạng nhiều lớp truyền thẳng (perceptrons). Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn